㈠ python中怎样求解最短路能不能给个例子，谢谢各位

graph = {'A': ['B', 'C'],
'B': ['C', 'D'],
'C': ['D'],
'D': ['C'],
'E': ['F'],
'F': ['C']}

def find_shortest_path(graph, start, end, path=[]):
path = path + [start]
if start == end:
return path
if not graph.has_key(start):
return None
shortest = None
for node in graph[start]:
if node not in path:
newpath = find_shortest_path(graph, node, end, path)
if newpath:
if not shortest or len(newpath) < len(shortest):
shortest = newpath
return shortest

>>> find_shortest_path(graph, 'A', 'D')
['A', 'C', 'D']
>>>

㈡ Python 嵌套列表求最短线路！

你好，答案如下所示。

没看懂你的返回值是哪个到哪个的最短路径，比如第三个数字4，看了半天，好像没看到哪个的最短路径是4，应该都比4小喔
希望你能够详细查看。

如果你有不会的，你可以提问

我有时间就会帮你解答。
希望你好好学习。
每一天都过得充实。

㈢ Python中networkx中shortest_path使用的是哪一种最短路径方法

不全是。依据传入的参数决定调用哪种算法。

看源码：至少涉及了dijkstra、广度优先/深度优先算法。

ifsourceisNone:
iftargetisNone:
##Findpathsbetweenallpairs.
ifweightisNone:
paths=nx.all_pairs_shortest_path(G)
else:
paths=nx.all_pairs_dijkstra_path(G,weight=weight)
else:
##Findpathsfromallnodesco-accessibletothetarget.
directed=G.is_directed()
ifdirected:
G.reverse(=False)

ifweightisNone:
paths=nx.single_source_shortest_path(G,target)
else:
paths=nx.single_source_dijkstra_path(G,target,weight=weight)

#.
fortargetinpaths:
paths[target]=list(reversed(paths[target]))

ifdirected:
G.reverse(=False)
else:
iftargetisNone:
##.
ifweightisNone:
paths=nx.single_source_shortest_path(G,source)
else:
paths=nx.single_source_dijkstra_path(G,source,weight=weight)
else:
##Findshortestsource-targetpath.
ifweightisNone:
paths=nx.bidirectional_shortest_path(G,source,target)
else:
paths=nx.dijkstra_path(G,source,target,weight)

㈣ Python中怎么求有权图的最短路径

Dijkstra算法。

㈤ 求助python的最短路径问题

这是一个深度优先搜索算法（Deepth First Search, DFS）

算法核心是不断递归，直到找到目标，入队一种可能方案，return返回上一递归，再次尝试以当前点开始计算有没有其他方案，如有则继续递归并入队，如没有则再次return

简单来说就是这样的结构：

def dfs(position, value):

# position 传参位置，value 传参到现在的计算结果

if 到达目标:

判断value是否比最短路径短

return value

else:

for x in position的所有可能下一路径:

if x在路径列表中:

# 不能有重复路径，变成回环

continue

else:

获取路径x的值

改变position

入队 dfs(new_position, value+x

这个代码用的是字典存储每个点可到达的点以及路程

然后深度优先搜索

不懂再追问

㈥ python networkx模块里面计算最短路径时，如何处理等价路径我怎么测试只能显示1条路径，请大神赐教。

if source is None: if target is None: ## Find paths between all pairs. if weight is None: paths=nx.all_pairs_shortest_path(G) else: paths=nx.all_pairs_dijkstra_path(G,weight=weight) else: ## Find paths from all nodes co-accessible to the target. directed = G.is_directed() if directed: G.reverse(=False) if weight is None: paths=nx.single_source_shortest_path(G,target) else: paths=nx.single_source_dijkstra_path(G,target,weight=weight) # Now flip the paths so they go from a source to the target. for target in paths: paths[target] = list(reversed(paths[target])) if directed: G.reverse(=False) else: if target is None: ## Find paths to all nodes accessible from the source. if weight is None: paths=nx.single_source_shortest_path(G,source) else: paths=nx.single_source_dijkstra_path(G,source,weight=weight) else: ## Find shortest source-target path. if weight is None: paths=nx.bidirectional_shortest_path(G,source,target) else: paths=nx.dijkstra_path(G,source,target,weight)

㈦ python问题。建立9x9的方格 然后求最短距离

读取地图数据，建立地图。
读取起始点，终止点。
// 系统中肯定存在多条路径，这些路径 应该是以起点为根，以终点为叶到发生树。
// 路径不会短于 |x1-x2|+|y1-y2|
首先计算出一条路径，作为当前路径。
继续计算下一条路径。
如果这条路径长于当前路径，终止计算。 从终止计算点以下，所有树叶全部舍弃。

否则将该条路径当作当前路径。继续计算 直至算玩所以路径或者找到最短路径。

合理利用树算法。

㈧ Python 怎么求graph的最短线路！！

不是有求最短路径算法吗，迪杰斯特拉，用其对应的python实现就行

㈨ 如何用python在arcgis中编写程序，求两点的最短路径

你是想学PYTHON编程还是只是想只得到这个PYTHON文件。可以给你提供一条简洁的途径用modelbuilder来实现，将内多个SHP文件拖入进去容，再把MERGE工具拖进去，双击modelbuilder中的merge工具框设置，再双击output dataset框设置输出。然后将这些shp文件用倒数第二个按钮添加链接的功能将他们一个个与merge工具框链接起来。最后点击model-export-to srcipt-python 就会输出一个python文件，可以用记事本打开查看里面的代码。